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Medical Image Classification Based on Information Interaction Perception MechanismClasificación de imágenes médicas basada en el mecanismo de percepción de la interacción de la información

Resumen

El cáncer colorrectal se origina en los pólipos adenomatosos. Los pólipos adenomatosos comienzan siendo benignos, pero con el tiempo pueden convertirse en malignos e incluso provocar complicaciones y la muerte, que con el tiempo se extenderán a los órganos adheridos y circundantes, como los ganglios linfáticos, el hígado o los pulmones, provocando finalmente complicaciones y la muerte. Factores como la falta de experiencia del operador y la fatiga visual afectarán directamente a la precisión diagnóstica de la colonoscopia. Para aliviar la presión sobre el personal de imagen médica, este trabajo propone un modelo de red para la detección de pólipos colónicos mediante imágenes de colonoscopia. Teniendo en cuenta la textura superficial imperceptible de los pólipos colónicos, este trabajo diseñó un módulo de percepción de la interacción de la información del canal (CIIP). Sobre la base de este módulo, se propone una red de percepción de la interacción de la información (IIP-Net). Para mejorar la precisión de la clasificación y reducir el coste del cálculo, la red utilizó tres clasificadores para la clasificación: estructura totalmente conectada (FC), estructura totalmente conectada de promedio global (GAP-FC) y estructura de promedio global de convolución (C-GAP). Se evaluó el rendimiento de IIP-Net seleccionando aleatoriamente imágenes de colonoscopia de una base de datos de gastroscopia. Los resultados experimentales mostraron que la precisión global del módulo IIP-NET54-GAP-FC es del 99,59%, y la precisión del pólipo colónico es del 99,40%. Por el contrario, nuestro IIP-NET54-GAP-FC tuvo un rendimiento excelente.

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